本书采用理论知识与全过程案例解析相结合的方式，深入浅出地介绍运用Python进行数据分析与挖掘的基本概念与方法。全书共13章，分为四部分： Python基础知识、数据分析相关库、数据挖掘理论与算法应用、综合案例。全书本着循序渐进、理论联系实际的原则，每个知识点及每章均选择了接近实际应用并具有典型性的丰富案例，引导读者更好地理解数据分析与挖掘的知识，并能快速开展编程实践，是一本实践性极强、深浅适度、重在应用、着重实战能力培养的教材。 本书可作为高等学校大数据管理与应用、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业的教材，也可作为数据分析与挖掘相关从业人员的参考书。

前言 “洞悉先于人，数据赢天下”。随着大数据时代的到来，数据已成为重要的生产要素和国家基础性战略资源，数据分析 与挖掘的相关理论和技术在各行各业的应用也有了质的飞越。数据分析与挖掘可以从海量数据中找到具有参考意义的模式和规则，转换成有价值的信息、洞察或知识，并创造更多的新价值。数据分析与挖掘综合了人工智能、概率论、线性代数、统计学和数据库等多学科知识，要求相关从业人员既要掌握大量相关理论知识和算法原理，又能熟练运用编程语言进行开发和实践。 Python语言具有语法简洁、功能强大、扩展库丰富、开源免费等特点，可高效完成数据统计分析、数据挖掘、可视化等任务，是目前数据分析与挖掘、机器学习和人工智能等领域广泛应用的一门编程语言。 本书基于Python语言，全面系统地介绍了运用Python进行数据分析与挖掘的基本概念与方法。 全书分为四部分，共13章。第一部分主要讲解Python基础知识，包括第1~4章，重点介绍Python基础语法、函数和面向对象知识； 第二部分主要讲解Python中数据分析的相关库，包括第5~7章，主要介绍使用NumPy和Pandas进行统计分析、分组与聚合、交叉分析，以及使用Matplotlib进行数据可视化的方法； 第三部分主要讲解数据挖掘的理论与算法应用，包括第8~10章，重点介绍数据挖掘的相关概念、常用算法原理和实践应用； 第四部分为综合案例，包括第11~13章，通过3个完整案例详细介绍了数据分析与挖掘的步骤和方法。 本书特色如下。 （1） 体系完整，结构合理。本书按照“Python基础...